CN104796239A - 一种mimo无线通信***及信号检测装置和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种MIMO无线通信***及信号检测装置和方法，其中，所述MIMO信号检测装置包括：搜索树转换单元、搜索单元、节点选择单元、节点计算单元、树剪切/更新单元。本发明的MIMO信号检测装置基于最优有色信道噪声模型，其复杂度较低，且性能几乎等于遍历搜索。本发明的信号检测方法在考虑信道估计误差情况下，降低了搜索复杂度。同时保证了通信的性能。

Description

一种MIMO无线通信***及信号检测装置和方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种MIMO无线通信***及信号检测装置和方法。

背景技术

***移动通信(4G)及之后的第五代移动通信***(5G)，例如3GPP LTE(Long term evaluation)/LTE-Advanced。在UE(user equipment)接收器处使用多入多出(MIMO，multiple-input multiple-output)和正交频分复用(OFDM，orthogonal frequency-division multiplexing)接入方案来提供下行链路中的高数据速率。在LTE中，例如，UE类型(UE category)6(支持4x4MIMO)，下行链路能够支持高达300Mbps的数据速率；以及在LTE-A中，例如UE类型8，下行链路能够支持高达3Gbps(每秒千兆位)，即高达8层的数据速率。

5G通信***目标提高频率使用率，以此提供更高的数据速率。例如，可采用载波聚合(CA，carrier aggregation)，或者混合组网方式(HetNets，heterogeneousnetworks)。上述技术的基本原理在于提高频率使用率，但是在实际应用中会导致强干扰而影响性能。在无线通信***中，多用户检测是有效的抗干扰技术。此外，非正交接入(NOMA，non-orthogonal multiple access)等被广泛应用于克服干扰带来的性能衰退。MIMO信号检测器也广泛应用于上述技术中。

在无线通信接收机中，MIMO信号检测器负责信号向量的检测和星座图样的解调。高性能但低复杂度的MMO信号检测器是4G及5G通信***中满足上述典型场景下的可靠高数据速率要求的关键。另一方面，MIMO信号检测需要获得足够高精度的信道状态信息(CSI，channel state information)。为此，信道估计是必需的。典型4G通信***通过接收一些已知的参考信号用于估计CSI。由于有限数量的参考信号通过实际噪声信道传输，接收器只可能获得非理想的信道估计，这导致MIMO信号检测器不得不进行复杂的数字信号处理以获取可靠的检测性能，其复杂度成为MIMO技术大规模实用的瓶颈。

目前考虑信道估计误差情况下的MIMO信号检测方法主要有以下三种：第一种方法是在信号检测过程中假设信道估计是完美的。该方法完全忽略了信道估计误差，因此也被称为失配检测。失配检测计算复杂度较低，但是忽略信道估计误差导致MIMO信号检测器并不能提供令人满意的检测性能，特别是当信道估计误差较大的情况下。

第二种方法是假设信道估计误差为高斯白噪声(WEN，white estimationnoise)，然后根据有效观测噪声的高斯分布模型，采用树搜索算法(包括球形检测算法)计算每传输此特的对数似然此以减少信道估计误差的影响。树搜索算法在保证最佳似然估计性能的同时能够大幅度减少算法复杂度。但是由于信道估计误差依赖于码元星座，其检测模型并不符合高斯白噪声分布，不适当的分布模型选择也将影响实际信号检测效果。

第三种方法是基于信道估计误差为有色噪声的检测模型下的遍历搜索算法。有色噪声的功率谱密度在整个频域上不均匀分布，白噪声则是均匀分布。在实际***中，有色噪声更常见。已知基于有色信道噪声估计(CEN，coloredestimation noise)的ML估计是最佳信号检测模型。基于该模型的MIMO信号检测器可以提供最佳性能。但是遍历搜索算法复杂度随着天线数量以及星座图阶数的增加指数增长，所以不适用于实际应用。例如，LTE/LTE-A支持4x464QAMMIMO，并可扩展到8x8256QAM MIMO，这使得其解调每传输此特的计算复杂度各自约为1.6×10⁷和1.8×10¹⁹MAC(multiply-accumulate)。这个数字远超现有技术的可行数字。

现有MIMO信号检测器普遍采用树搜索信号检测器(包括球型检测器)。现有树搜索信号检测器均基于白噪声参数模型，即噪声参数为常数。

因此，针对上述问题，有必要提出进一步的解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种MIMO无线通信***及信号检测装置和方法，以克服现有技术中存在的不足。

为实现上述发明目的，本发明提供的一种MIMO信号检测装置，其包括：搜索树转换单元、搜索单元、节点选择单元、节点计算单元、树剪切/更新单元；

所述搜索树转换单元，其用于将N_r×N_tMIMO***以及相应信道估计与信道估计误差方差转换为N_t+1层的搜索树；

所述搜索单元，其用于判断当前检测层节点是否存在子层节点未被检测，如是，前进至相应子层节点进行检测，否则，后退至当前检测层节点的父层节点，当没有节点未被检测或者不需要被检测，搜索单元终止；

所述节点选择单元，其用于在子层节点中确定节点检测顺序；

所述节点计算单元，其用于根据所述节点检测顺序，依次计算相应节点的有色噪声参数以及相对应的检测指标值；该有色噪声参数计算依赖于所述节点的父层节点相对应的发射信号；

所述树剪切/更新单元，其用于对此相应节点的检测指标值与修剪变量γ，当节点检测指标值大于修剪变量γ，相应节点及其所有子节点被从树结构中剪切掉，否则，修剪变量γ即被更新为相应节点的检测指标值。

作为本发明的MIMO信号检测装置的改进，所述节点计算单元中，所述节点的有色噪声参数计算不依赖于所述节点的子层节点相对应的发射信号。

作为本发明的MIMO信号检测装置的改进，所述的节点计算单元中，计算所述节点的检测指标的下界值。

为实现上述发明目的，本发明还提供的一种MIMO无线通信***，其包括：发射机和接收机；

所述发射机包括：信息源产生端、编码器、调制器、串并转换单元；

所述接收机包括：如权利要求1所述的MIMO信号检测装置、并串转换单元、解码器。

作为本发明的MIMO无线通信***的改进，所述MIMO无线通信***的数学模型为：r＝Hx+n，其中，r＝[r₁，r₂，...r_Nr]^T是N_r×1维复数接收信号向量，x＝[x₁，x₂，...x_Nt]^T是N_t×1维发送信号向量，其中x_i为从一个有限的复数星座图样中独立选取，所述H是N_r×N_t维的复数无线信道矩阵。

作为本发明的MIMO无线通信***的改进，所述星座图样为QPSK，16QAM，64QAM和256QAM中的任意一种。

为实现上述发明目的，本发明还提供的一种信号检测方法，其根据星座调制方式，信道估计以及信道估计误差方差v²，完成对MIMO信号的检测，并输出发送信号的每传输比特的对数似然比。

具体地，所述方法包括如下步骤：

S1.将N_r×N_tMIMO***以及相应信道估计与信道估计误差方差v²转换为N_t+1层的搜索树；

S2.判断当前检测层节点是否存在子层节点未被检测，如是，前进至相应子层节点进行检测，否则，后退至当前检测层节点的父层节点，当没有节点未被检测或者不需要被检测，搜索单元终止；

S3.在子层节点中确定节点检测顺序；

S4.根据所述节点检测顺序，依次计算相应节点的有色噪声参数以及相对应的检测指标值；该有色噪声参数计算依赖于所述节点的父层节点相对应的发射信号；

S5.对比相应节点的检测指标值与修剪变量γ，当节点检测指标值大于修剪变量γ，相应节点及其所有子节点被从树结构中剪切掉，否则，修剪变量γ即被更新为相应节点的检测指标值。

作为本发明的信号检测方法的改进，所述对数似然此的表达式为：

$L=\left(C_{\mathrm{ij}}\right|r)=\underset{{x\∈x}_{\mathrm{ij}}^{-1}}{\min }\mathrm{\Λ}\left(x\right)-\underset{{x\∈x}_{\mathrm{ij}}^{+1}}{\min }\mathrm{\Λ}\left(x\right),$

其中，Λ(x)为检测指标，所述Λ(x)的表达式如下：

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}\left(x\right)=\frac{{\left|\right|r-\hat{H}\mathrm{\Ξx}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2}\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2)\end{array}.$

作为本发明的信号检测方法的改进，所述步骤S3中，根据深度优先的原则或宽度优先的原则，在子层节点中确定节点检测顺序。

作为本发明的信号检测方法的改进，所述步骤S4中，所述节点的有色噪声参数计算不依赖于所述节点的子层节点相对应的发射信号。

作为本发明的信号检测方法的改进，所述步骤S4中的相应节点的检测指标的表达式如下：

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}\left(x_m\right)=\frac{1}{{{\mathrm{\σ}}_n^2+\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2+{\mathrm{\θ}}_m}{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t-1}{\mathrm{\λ}}_m\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2+{\mathrm{\θ}}_m)\end{array}.$

作为本发明的信号检测方法的改进，所述步骤S4计算相应节点的检测指标的下界值。

作为本发明的信号检测方法的改进，所述步骤S4中，计算相应节点的检测指标的下界值时，至多通过检测一个临界点和两个边界点确定。

与现有技术相此，本发明的有益效果是：本发明的MIMO信号检测装置基于最优有色信道噪声模型，其复杂度较低，且性能几乎等于遍历搜索。本发明的信号检测方法在考虑信道估计误差情况下，降低了搜索复杂度。同时保证了通信的性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的MIMO信号检测装置的模块示意图；

图2为本发明的MIMO信号检测装置中搜索树转换模块的模块示意图；

图3为本发明的MIMO信号检测装置中发射机的模块示意图；

图4为本发明的MIMO信号检测装置中接收机的模块示意图；

图5为本发明的MIMO信号检测装置中树结构示意图；

图6为QPSK调制下的信噪此曲线图；

图7为16QAM调制下的信噪此曲线图；

图8为64QAM调制下的信噪此曲线图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明的MIMO信号检测装置包括：搜索树转换单元11、搜索单元12、节点选择单元13、节点计算单元14、树剪切/更新单元15。

所述MIMO信号检验装置采用树搜索算法，其用于根据星座调制方式以及信道估计与信道估计方差v²，完成对MIMO信号的检测，并输出发送信号的每传输此特的对数似然比。具体包括：搜索树转换单元11、搜索单元12、节点选择单元13、节点计算单元14、树剪切/更新单元15。

其中，所述搜索树转换单元11用于将Nr×Nt MIMO***以及相应信道估计与信道估计误差方差v²转换为N_t+1层的搜索树。所述搜索单元12用于判断当前检测层节点是否存在子层节点未被检测，如是，前进至相应子层节点进行检测，否则，后退至当前检测层节点的父层节点，当没有节点未被检测或者不需要被检测，搜索单元终止。所述节点选择单元13用于在子层节点中确定节点检测顺序。所述节点计算单元14用于根据所述节点检测顺序，依次计算相应节点的检测指标值。所述树剪切/更新单元15用于对此相应节点的检测指标值与修剪变量γ，当节点检测指标值大于修剪变量γ，相应节点及其所有子节点被从树结构中剪切掉，否则，修剪变量γ即被更新为相应节点的检测指标值。

进一步地，所述搜索树转换单元11还用于接收信道估计以及相对应的信道估计误差方差v²，并对其进行预处理。

如图2所示，具体地，所述搜索树转换单元11包括：矩阵构建单元21、矩阵分解单元22、向量生成单元23、输出单元24。

其中，所述矩阵构建单元21用于将信道估计误差方差v²构建为矩阵Ξ。所述矩阵分解单元22用于将信道估计与Ξ的乘积进行矩阵分解(例如QR分解或者Cholesky分解)已转换为树结构矩阵。本发明中采用QR分解。通过QR分解后，矩阵分解为上三角矩阵R和正交矩阵Q。所述向量生成单23元用于将MIMO信号检测装置接收的信号向量r乘以正交矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H，得到向量y。所述输出单元24用于输出所述上三角矩阵R、矩阵Ξ、向量y至所述搜索单元。

如图3、4所示，基于上述MIMO信号检测装置，本发明还提供一种MIMO无线通信***，其包括：发射机30和接收机40。其中，所述发射机30用于发出信号至接收机，所述接收机40接收该信号，并检测与该信号相关联的信道估计误差。同时，将所有接收信号相关联的信道估计误差保存为一个数据向量，并应用于下述MIMO信号检测装置。

所述MIMO无线通信***的数学模型为：r＝Hx+n，其中，r＝[r₁，r₂，...rN_r]^T是N_r×1维复数接收信号向量，x＝[x₁，x₂，...x_Nt]^T是N_t×1维发送信号向量，x_i为从一个有限的复数星座图样中独立选取。所述星座图样可以为QPSK，16QAM，64QAM和256QAM中的任意一种，也可以为其它现有星座图样，例如ASK，PSK和TCM等。所述H是N_r×N_t维的复数无线信道矩阵。

所述发射机30包括：信息源产生端、编码器、调制器、串并转换单元。所述信息源产生端用于产生信息码流，信息码流经过编码器编码后，通过调制器调制后形成特定的星座图样。然后，串并转换单元将调制后的数据流转换成Nt路并行数据流，最后通过发射机的天线发送出去。

所述接收机40包括：如上所述的MIMO信号检测装置41、并串转换单元42、解码器43。MIMO信号检测装置利用信道估计信息对接收信号进行检测，再通过并串转换单元进行并串转换，最后通过解码器解码后恢复成原始信息码流。

相应地，本发明还提供一种基于上述MIMO信号检测装置的信号检测方法，所述方法为根据星座调制方式，信道估计以及信道估计误差Ξ，完成对MIMO信号的检测，并输出发送信号的每传输比特的对数似然比。

所述对数似然比的表达式为：

$L=\left(C_{\mathrm{ij}}\right|r)=\underset{{x\∈x}_{\mathrm{ij}}^{-1}}{\min }\mathrm{\Λ}\left(x\right)-\underset{{x\∈x}_{\mathrm{ij}}^{+1}}{\min }\mathrm{\Λ}\left(x\right),$

其中，Λ(x)为检测指标，所述Λ(x)的表达式如下：

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}\left(x\right)=\frac{{\left|\right|r-\hat{H}\mathrm{\Ξx}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2}\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2)\end{array}.$

由于从而Λ(x)可等效表达为：

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}\left(x\right)=\frac{{\left|\right|y-\mathrm{Rx}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2}\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2)\\ =\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2}{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t+1}{\mathrm{\λ}}_k\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2)\end{array}---\left(1\right)$

Λ(x)的等效表达式中，y＝Q^Hr，为第k层接收分量y_k的部分欧式距离。式中y_k是接收向量y的第k个分量，r_mk是上三角矩阵R的第m行第k列元素。x_k为发射向量x的第k个分量。

如图5所述，具体地，所述方法包括如下步骤：

S1.将N_r×N_tMIMO***以及相应信道估计与信道估计误差方差v²转换为N_t+1层的搜索树；

其中，该表达式中，ΔH是N_r×N_t维的复数信道估计误差矩阵；ΔH的表达式如下：

所述表达式中，所述Δh_ij是从第j个发射天线到第i个接收天线的信道估计误差，且均值为零，方差为v² _ij的复数高斯变量。此外，本实施方式中，假设所有信道估计误差方差相同：v_ij ²＝v²。从而，可以完全支持不同信道估计误差方差的情况，没有任何性能上的损失，其中，数字v_ij ²可通过测量信道质量获得。

进一步地，所述步骤S1包括：

S10.将信道估计误差方差v²构建为矩阵Ξ。其中，所述Ξ的表达式如下：

Ξ＝diag(ξ₁，...，ξ_Nt)，

其中，ξ_K＝1/(1+v²)。diag(·)为对角矩阵，ξ₁，...，ξ_Nt为主对角线元素，矩阵中其与元素均为0。

S11.将信道估计与Ξ的乘积通过QR进行分解，分解为上三角矩阵R和正交矩阵Q。

S12.将接收的信号向量r乘以正交矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H，得到向量y。

S13.输出所述上三角矩阵R、矩阵Ξ、向量y。

S2.判断当前检测层节点是否存在子层节点未被检测，如是，前进至相应子层节点进行检测，否则，后退至当前检测层节点的父层节点，当没有节点未被检测或者不需要被检测，搜索单元终止。

S3.在子层节点中确定节点检测顺序。其中，根据深度优先的原则或宽度优先的原则，在子层节点中确定节点检测顺序。

S4.根据所述节点检测顺序，依次计算相应节点的有色噪声参数以及相对应的检测指标值的下界值。其中，该有色噪声参数计算依赖于所述节点的父层节点相对应的发射信号。另外，计算相应节点的检测指标的下界值时，至多通过检测一个临界点和两个边界点确定。

其中，所述下界可能为最紧的下界。类似地，本实施方式中，可以使用其它更松的下界且不依赖于未知发射信号的检测指标来解调信号。另外，本实施方式中，也可以使用介于Λ(x_m)的上界和下界且不依赖于未知发射信号的检测指标来解调信号。

S5.对此相应节点的检测指标的下界值与修剪变量γ，当节点检测指标的下界值大于修剪变量γ，相应节点及其所有子节点被从树结构中剪切掉，否则，修剪变量γ即被更新为相应节点的检测指标下界值。

此外，上述计算和修剪策略是基于不依赖与所述节点的未搜索子层节点相对应的发射信号，该处所称检测指标及相应节点的下界值。

式(1)中，第一项的分子部分将整体欧式距离的计算转换为各层部分欧式距离的累加。如仅有此项，可采用迭代计算方法求解式(1)，但式(1)的第二项及第一项的分母部分使迭代计算无法使用，具体分析如下：

在第m层中，部分检测指标Λ(x_m)可表述为：

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}\left(x_m\right)=\frac{1}{{{\mathrm{\σ}}_n^2+\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{m-1}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2}{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t+1}{\mathrm{\λ}}_m\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{m-1}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2)\end{array}---\left(2\right)$

其中，x_m＝[x_m，...，x_Nt]为部分发射向量。在当前第m层中，仅有部分发射向量x_m已知，其余发射信号x₁，...，x_m-1为未知值，从而，无法用于当前部分检测指标Λ(x_m)的计算。

本实施方式中，通过求一阶导数的检测方式，可以快速地预测未知发射信号，具体推导如下：式(2)可进一步表述为：

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}\left(x_m\right)=\frac{1}{{{\mathrm{\σ}}_n^2+\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2+{\mathrm{\θ}}_m}{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t+1}{\mathrm{\λ}}_m\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2+{\mathrm{\θ}}_m)\end{array}---\left(3\right)$

其中，是一基于未知发射信号及相关信道估计误差的变量。令和分别为在星座图样中可选择信号的最小和最大发射能量。因此，θ_m必然属于以下区间范围：

${\mathrm{\Θ}}_m=\{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{m-1}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\mathrm{\α}}_k\≤{\mathrm{\θ}}_k\≤{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{m-1}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\mathrm{\β}}_k\}---\left(4\right)$

根据式(3)和(4)，部分检测指标Λ(x_m)的下界可以表述为：

${\mathrm{\Λ}}_L=\underset{\mathrm{\θ}\∈{\mathrm{\Θ}}_m}{\min }\mathrm{\Λ}\left(x_m\right)$

其下界临界点可以通过一阶导数检测方式获得。临界点满足一阶导数等于0，即Λ′(x_m)＝0，由此可得：

${\mathrm{\θ}}_m^{*}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t+1}{\mathrm{\λ}}_k-N_r({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2)}{N_r}$

可见，θ^* _m并不依赖于未知发射信号，从而可得出上述搜索和修剪策略是基于不依赖于未知发射信号的检测指标的结论。

下面研究本发明应用于典型3GPPLTE/LTE-A场景中的仿真效果，将信道估计误差方差值v²定义为NMSE(normalized mean square error)，绘制信噪比曲线图。

如图6～8所示，图6为QPSK调制下的信噪比曲线图；图7为16QAM调制下的信噪比曲线图；图8为64QAM调制下的信噪比曲线图。

其中，Perfect CSI曲线表示在理想信道估计下MIMO信号检测效果；ProposedCEN SD曲线表示在非理想信道估计下本发明信号检测效果；WEN SD曲线表示在非理想信道估计下基于WEN方法信号检测效果；Mismatched SD曲线表示在非理想信道估计下失配检测方法信号检测效果。考虑到硬件限制因素，所有仿真装置仅探索有限数量的节点，当探索节点数达到限定值，信号检测结束。图中Y轴为码组错误率，X轴为接收信号信噪此。

对此达到目标码组错误率0.01所需SNR。由图6可知，本发明可以提供约5dB增益；有图7、8可知，本发明可以提供超过10dB增益。从而，本发明的信号检测方法降低了搜索复杂度。同时保证了通信的性能。

综上所示，本发明的MIMO信号检测装置基于最优有色信道噪声模型，其复杂度较低，且性能几乎等于遍历搜索。本发明的信号检测方法在考虑信道估计误差情况下，降低了搜索复杂度。同时保证了通信的性能。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (13)

1.一种MIMO信号检测装置，其特征在于，所述MIMO信号检测装置包括：搜索树转换单元、搜索单元、节点选择单元、节点计算单元、树剪切/更新单元；

所述搜索树转换单元，其用于将N_r×N_tMIMO***以及相应信道估计与信道估计误差方差转换为N_t+1层的搜索树；

所述搜索单元，其用于判断当前检测层节点是否存在子层节点未被检测，如是，前进至相应子层节点进行检测，否则，后退至当前检测层节点的父层节点，当没有节点未被检测或者不需要被检测，搜索单元终止；

所述节点选择单元，其用于在子层节点中确定节点检测顺序；

所述节点计算单元，其用于根据所述节点检测顺序，依次计算相应节点的有色噪声参数以及相对应的检测指标值；该有色噪声参数计算依赖于所述节点的父层节点相对应的发射信号；

所述树剪切/更新单元，其用于对比相应节点的检测指标值与修剪变量γ，当节点检测指标值大于修剪变量γ，相应节点及其所有子节点被从树结构中剪切掉，否则，修剪变量γ即被更新为相应节点的检测指标值。

2.根据权利要求1所述的MIMO信号检测装置，其特征在于，所述节点计算单元中，所述节点的有色噪声参数计算不依赖于所述节点的子层节点相对应的发射信号。

3.根据权利要求1所述的MIMO信号检测装置，其特征在于，所述的节点计算单元中，计算所述节点的检测指标的下界值。

4.一种MIMO无线通信***，其特征在于，所述MIMO无线通信***包括：发射机和接收机；

所述发射机包括：信息源产生端、编码器、调制器、串并转换单元；

所述接收机包括：如权利要求1所述的MIMO信号检测装置、并串转换单元、解码器。

5.根据权利要求4所述的MIMO无线通信***，其特征在于，所述MIMO无线通信***的数学模型为：r＝Hx+n，其中，r＝[r₁，r₂，...r_Nr]^T是N_r×1维复数接收信号向量，x＝[x₁，x₂，...x_Nt]^T是N_t×1维发送信号向量，其中x_i为从一个有限的复数星座图样中独立选取，所述H是N_r×N_t维的复数无线信道矩阵。

6.根据权利要求4所述的MIMO无线通信***，其特征在于，所述星座图样为QPSK，16QAM，64QAM和256QAM中的任意一种。

7.一种信号检测方法，其特征在于，所述方法为根据星座调制方式，信道估计以及信道估计误差方差v²，完成对MIMO信号的检测，并输出发送信号的每传输比特的对数似然比。

具体地，所述方法包括如下步骤：

S1.将N_r×N_t MIMO***以及相应信道估计与信道估计误差方差v²转换为N_t+1层的搜索树；

S2.判断当前检测层节点是否存在子层节点未被检测，如是，前进至相应子层节点进行检测，否则，后退至当前检测层节点的父层节点，当没有节点未被检测或者不需要被检测，搜索单元终止；

S3.在子层节点中确定节点检测顺序；

S4.根据所述节点检测顺序，依次计算相应节点的有色噪声参数以及相对应的检测指标值；该有色噪声参数计算依赖于所述节点的父层节点相对应的发射信号；

S5.对比相应节点的检测指标值与修剪变量γ，当节点检测指标值大于修剪变量γ，相应节点及其所有子节点被从树结构中剪切掉，否则，修剪变量γ即被更新为相应节点的检测指标值。

8.根据权利要求7所述的信号检测方法，其特征在于，所述对数似然此的表达式为：

$L\left(c_{\mathrm{ij}}\right|r)=\underset{x\∈x_{\mathrm{ij}}^{-1}}{\min }\mathrm{\Λ}\left(x\right)-\underset{x\∈x_{\mathrm{ij}}^{+1}}{\min }\mathrm{\Λ}\left(x\right),$

其中，∧(x)为检测指标，所述∧(x)的表达式如下：

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}\left(x\right)=\frac{{\left|\right|r-\hat{H}\mathrm{\Ξx}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2}\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2)\end{array}.$

9.根据权利要求7所述的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据深度优先的原则或宽度优先的原则，在子层节点中确定节点检测顺序。

10.根据权利要求7所述的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述节点的有色噪声参数计算不依赖于所述节点的子层节点相对应的发射信号。

11.根据权利要求7所述的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S4中的相应节点的检测指标的表达式如下：

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}\left(x_m\right)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2+{\mathrm{\θ}}_m}{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t+1}{\mathrm{\λ}}_m\\ +N_r\log \mathrm{\π}({\mathrm{\σ}}_n^2+{\mathrm{\Σ}}_{k=m}^{N_t}(1-{\mathrm{\ξ}}_k){\left|\right|x_k\left|\right|}^2+{\mathrm{\θ}}_m)\end{array}.$

12.根据权利要求11所述的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S4计算相应节点的检测指标的下界值。

13.根据权利要求12所述的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，计算相应节点的检测指标的下界值时，至多通过检测一个临界点和两个边界点确定。